通過在線(xiàn)檢查提高質(zhì)量

奧迪與英特爾合作(zuò)開展了一項概念驗證實驗，重點是改進汽車(chē)焊接的質(zhì)量控制流程。該概念驗證實驗在奧迪位于德(dé)國(guó)内卡蘇爾姆的工(gōng)廠（該公(gōng)司的兩個主要裝(zhuāng)配工(gōng)廠之一）進行。

内卡蘇爾姆工(gōng)廠的生産(chǎn)線(xiàn)上有(yǒu) 2500 個自動機器人。每個機器人都裝(zhuāng)配有(yǒu)從膠槍到螺絲刀(dāo)的某種工(gōng)具(jù)，并執行裝(zhuāng)配奧迪汽車(chē)所需的特定任務(wù)。這些機器人中(zhōng)有(yǒu) 900 個配有(yǒu)焊槍，可(kě)以進行将金屬件固定在一起的點焊。生産(chǎn)線(xiàn)被劃分(fēn)成一系列的作(zuò)業單元，正在組裝(zhuāng)的車(chē)輛在生産(chǎn)線(xiàn)上從一個單元流轉到下一個單元。每個單元頂多(duō)可(kě)包含 20 個機器人和數台打磨機。打磨機用(yòng)于在工(gōng)序之間根據需要對焊槍進行清洗。

奧迪的内卡蘇爾姆工(gōng)廠每天組裝(zhuāng)大約 1000 輛汽車(chē)，每輛汽車(chē)有(yǒu) 5000 個焊點，這相當于單日生産(chǎn)中(zhōng)有(yǒu)超過 5 百萬次焊接。為(wèi)确保焊接質(zhì)量，奧迪采用(yòng)行業的标準抽樣方法進行人工(gōng)質(zhì)量控制檢查。“每天，奧迪會先将一輛汽車(chē)下線(xiàn)，轉至一個大房間，在那裏 18 位帶着筆(bǐ)記本的工(gōng)程師會用(yòng)超聲波探頭檢測焊接點，并記錄每個點的質(zhì)量”，英特爾工(gōng)業解決方案事業部物(wù)聯網集團首席工(gōng)程師兼英特爾工(gōng)業邊緣洞見軟件首席架構師 Rita Wouhaybi 這樣表示。

采樣成本高昂并且勞動強度大，而這一流程對每天生産(chǎn)的其他(tā) 999 輛汽車(chē)的質(zhì)量留下了太多(duō)不确定的問題。遺憾的是，奧迪沒有(yǒu)可(kě)行且具(jù)有(yǒu)成本效益的方法來檢測其他(tā)的焊接質(zhì)量。奧迪自動化技(jì )術規劃負責人 Mathias Mayer 說，“該解決方案的主要目标是使我們有(yǒu)可(kě)能(néng)以非常高的準确性對焊接進行百分(fēn)之百的檢查。”“目前，我們無法對此進行保證。我們在生産(chǎn)線(xiàn)末端檢查一輛成品汽車(chē)。我們沒有(yǒu)制定生産(chǎn)線(xiàn)内的檢查流程。英特爾擁有(yǒu)技(jì )術和專業知識，可(kě)以幫助我們改善流程和實現目标。”

創建可(kě)擴展的邊緣解決方案

英特爾與奧迪一起，使用(yòng)英特爾的工(gōng)業邊緣洞見軟件創建了流分(fēn)析算法。這些算法實現了預測性分(fēn)析和建模，進而将工(gōng)廠數據轉化為(wèi)有(yǒu)價值的洞察。該解決方案吸收了焊槍控制器的數據，并在邊緣進行分(fēn)析。

英特爾的數據科(kē)學(xué)家創建了一種機器學(xué)習算法，并将其生成的預測與奧迪提供的實際檢測數據進行了比較，從而對其準确性進行了訓練。模型使用(yòng)焊接控制器生成的數據，其顯示了焊接作(zuò)業期間的電(diàn)壓和電(diàn)流曲線(xiàn)。數據還包括其他(tā)參數，例如焊縫結構、金屬類型和焊條使用(yòng)狀況。儀表闆可(kě)讓奧迪員工(gōng)将數據可(kě)視化，并且系統會在檢測到錯誤的焊接或構造發生潛在變化時提醒技(jì )術人員，從而可(kě)将錯誤總數盡可(kě)能(néng)減少或消除。

在工(gōng)廠車(chē)間進行的優化不僅僅局限于一個流程，而且可(kě)以擴展到工(gōng)廠的其餘部分(fēn)。奧迪可(kě)以将該平台解決方案用(yòng)于其他(tā)涉及機器人和控制器的用(yòng)例，例如鉚接、塗膠和塗漆。“建立邊緣分(fēn)析平台的價值在于它可(kě)以讓更多(duō)數據融入其中(zhōng)，并查看關聯性、因果關系和其他(tā)有(yǒu)趣的分(fēn)析，甚至某些你一開始可(kě)能(néng)不會想到的作(zuò)用(yòng)”，英特爾物(wù)聯網集團副總裁兼工(gōng)業系統工(gōng)程與架構總監 Brian McCarson 這樣表示。“這個平台為(wèi)奧迪提供了很(hěn)大的發展空間。這不隻是專用(yòng)于這個應用(yòng)場景。在完成了最初的平台投資之後，奧迪可(kě)以在其各個工(gōng)廠和其他(tā)用(yòng)例中(zhōng)進行發展和擴展。”

提高效率和精(jīng)度

從人工(gōng)檢查轉向自動化的數據驅動流程，讓奧迪提高了其質(zhì)量控制流程的範圍和準确性。而且，這也在其他(tā)方面帶來了益處。

Häffner 強調，提高自動化程度和效率不是要取代工(gōng)人，而是要給他(tā)們賦予新(xīn)的知識和技(jì )能(néng)，并為(wèi)他(tā)們創造新(xīn)的機會。這同樣也是必要的，因為(wèi)許多(duō)熟練的工(gōng)廠工(gōng)人正在陸續退休，并且帶走了他(tā)們寶貴的知識。因此實現其中(zhōng)一些工(gōng)作(zuò)的自動化并使年輕的員工(gōng)朝着新(xīn)的方向發展，對企業和工(gōng)人都有(yǒu)利。

新(xīn)系統及其實現的精(jīng)确檢查的另一個主要優點是，奧迪可(kě)以積極主動地專注于避免問題，而不僅僅是應對問題。“假設我們每天對一輛汽車(chē)的 5000 個或更多(duō)的焊接點進行整體(tǐ)檢查，也許其中(zhōng) 95% 的焊接沒問題，而有(yǒu) 5% 的焊接不合格”， Mathias Mayer 說。“将來，我們可(kě)以專注于這 5%，因為(wèi)我們知道它們會在工(gōng)廠中(zhōng)的哪些環節出現，并且我們可(kě)以更快地采取措施。

面向未來

擁有(yǒu)一個透明的系統，讓奧迪能(néng)夠理(lǐ)解設備産(chǎn)生的數據并從中(zhōng)學(xué)習，這啓發了奧迪考慮新(xīn)的可(kě)能(néng)性，而且還提供了額外的收益 —— 其中(zhōng)有(yǒu)些是意外收獲。Häffner 說，“由于我們正在運行數據分(fēn)析，且數據的可(kě)見性不斷提高，所以奧迪減輕了其公(gōng)司的稅務(wù)負擔。”“在過去，我們不得不做很(hěn)多(duō)假設，而我們的稅費就是基于這些假設情況。而現在，真實數據表明我們的納稅義務(wù)減少了，這可(kě)節省大量成本。”

奧迪已經計劃在内卡蘇姆工(gōng)廠将此平台用(yòng)于其他(tā)應用(yòng)場景，并最終打算在大衆汽車(chē)集團的所有(yǒu)生産(chǎn)設施中(zhōng)部署預測性焊接檢查和其他(tā)解決方案。Henning Löser 說，“我們正處于收集和分(fēn)析數據的起始階段。”“随着我們持續開展這一進程，它将會給我們帶來更多(duō)的驚喜和新(xīn)的機會。”

能(néng)夠可(kě)持續地制造更精(jīng)密的汽車(chē)真是太美妙了，是英特爾與奧迪等合作(zuò)夥伴一起成就了這些美妙。